MEDIDAS DE GATEKEEPERS APLICADAS À REDE DE INVENÇÃO DO BRASIL1

Raquel Coelho Reis2

Eduardo Gonçalves3

Juliana Gonçalves Taveira 4

Resumo: A renovação de conhecimentos de uma região é uma ferramenta importante na superação de barreiras tecnológicas locais e geração de inovação. Nesse sentido, os gatekeepers são agentes centrais dentro da rede de inovação por possibilitar a intermediação entre conhecimentos externos e internos de uma região. Contudo, existem variações de medidas e teorias na literatura associadas a este tipo de agente. Ao comparar diferentes medidas de gatekeepers na literatura, este artigo busca avaliar a sensibilidade de tais medidas em função das características dos gatekeepers da rede de invenção brasileira. Para isso, serão utilizados dados em painel ao nível de inventor compreendendo informações de copatenteamento das produções tecnológicas de regiões brasileiras durante o período de 2000 a 2011. Como principais resultados encontram-se que os inventores, classificados como gatekeepers sob diferentes critérios, possuem conhecimento tecnologicamente especializado, alta capacidade de absorver conhecimentos, titulação mais elevada (mestrado/doutorado), além de estarem inseridos em instituições de ensino.

Palavras-chave: métricas de gatekeepers; redes de invenção; copatenteamento.

Abstract: The process of refreshing the knowledge in a given region is an important tool in overcoming local technological barriers and generating innovation. In this sense, gatekeepers are central agents within the innovation network because they allow the intermediation between external and internal knowledge of a region. However, there are several forms to define and measure gatekeepers. When comparing different measurements of gatekeepers in the literature, this article tries to evaluate the sensitivity of such measurements in function of the gatekeepers’ characteristics in the Brazilian inventive network. For this, panel data will be used at the inventor level, comprising information on the co-localization of the technological productions of Brazilian regions during the period from 2000 to 2011. The main results are that the inventors, classified as gatekeepers under different criteria, have specialized technological knowledge, high capacity to absorb knowledge, higher scholarship degree (master's / doctorate), besides being inserted in educational institutions. Key-words: gatekeepers’ measure; inventive network; co-patents. Área 09: Economia Industrial e Tecnologia. JEL: O31, O33, D85.

1 Os autores agradecem o apoio de FAPEMIG, CNPq e CAPES. 2 Doutoranda em Economia do PPGE/FE-UFJF. E-mail: raquelcoelhoreis@gmail.com 3 Professor da Faculdade de Economia da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) e do PPGE, pesquisador do CNPq. E-mail: eduardo.goncalves@ufjf.edu.br 4 Professora da Faculdade de Economia, UFJF, campus Governador Valadares. E-mail: julianagtaveira@gmail.com

1. Introdução

Interações entre agentes de uma mesma região são consideradas formas de promover vantagens comparativas locais. No entanto, com base em clusters que se destacam em termos de desempenho tecnológico, é necessário que haja combinação entre interações locais e acesso a conhecimentos externos para obter sucesso em inovar (BATHELT et al., 2004; MORRISON et al., 2013). Nesse sentido, dentro de um sistema de rede de inovação, os gatekeepers seriam agentes responsáveis por absorver conhecimentos externos a sua região e difundi-los entre seus parceiros locais (ALLEN; COHEN, 1969). Além disso, dado que auxiliam na renovação e acesso a conhecimentos novos e distintos de uma região, os gatekeepers são considerados como relevantes na superação de barreiras à produtividade tecnológica (BRESCHI; LENZI, 2015).

Considera-se que invenções geradas em parcerias, por possuírem conhecimentos não redundantes são mais propensas a gerar inovações do que invenções produzidas por inventores isolados (SINGH; FLEMING, 2010). Contudo, investimento em conhecimento e preservação de interações sociais leva tempo e implica gastos. Desse modo, agentes com características como interações e contatos variados, e um alto nível de conhecimento, como os gatekeepers, são passíveis de maior procura por demais agentes. Isso ocorre como forma de apropriação de tais investimentos sem que haja ocorrência de custos excessivos pela busca ao acesso de conhecimento. Portanto, por gerarem maior produtividade tecnológica em parcerias acredita-se que haja uma associação entre gatekeepers e a elevação na qualidade da produção tecnológica de onde estes estão inseridos (GRAF, 2011).

Contudo, para que um agente seja capaz de captar e absorver conhecimentos externos, que incorram em colaborações tecnológicas inovativas, além de conseguir acessar estes tipos de conhecimentos, estes devem ser capazes de combiná-los a suas habilidades prévias. Só assim, pode-se garantir que os conhecimentos externos absorvidos e recodificados sejam absorvidos posteriormente por outros agentes locais (COHEN; LEVINTHAL, 1990; GRAF, 2011).

Ainda que haja relativo consenso sobre efeitos positivos dos gatekeepers na rede inventiva, há na literatura diferentes formas de definir ou medir gatekeepers. Tal falta de consenso está atrelada à incerteza quanto à necessidade de considerar a intensidade das relações e o posicionamento dos agentes como fatores que alteram as medidas e a caracterização de agentes como gatekeepers (GRAF, 2007). Sendo assim, é possível afirmar que todo gatekepeer possui contatos internos e externos a sua região, mas não é possível garantir que apenas possuir tais ligações é suficiente para definir um agente como gatekeeper.

A fim de responder perguntas como: Quais são as características individuais dos gatekeepers? Existem diferenças significativas nas características ao se considerar medidas distintas de gatekeepers? Resultados analisados podem ser sub ou superestimados dependendo da medida utilizada? Este trabalho busca comparar variadas medidas de gatekeepers na literatura, aplicando-as ao caso brasileiro, objetivando investigar as diferenças em termos de classificação de inventores como gatekeepers em cada uma delas e verificar se há diferenças nos resultados quando se usam diferentes critérios de definição de gatekeepers.

O trabalho está dividido em mais quatro seções, além da presente introdução. Na segunda seção é abordada a revisão de literatura que compreende teorias referentes aos gatekeepers e reúne variadas medidas existentes na literatura. A terceira seção apresenta a metodologia e a base de dados utilizada para atingir os objetivos propostos por esta pesquisa. A quarta seção reúne os principais resultados obtidos por meio dos métodos aplicados aos dados ao nível de inventor e a nível regional. E, por fim, a quinta e última seção compreende as considerações finais.

2. Gatekeepers: formas de mensuração e sua relevância para o sistema de inovação A ideia de gatekeepers foi introduzida na literatura conceituando agentes do tipo

“boundary spanners”5, dado que asseguram o acesso a fontes externas de conhecimentos por meio de laços únicos com agentes de origem externa. Somados à capacidade de absorção de tais conhecimentos, tais agentes possuem a habilidade de difundir os conhecimentos adquiridos a demais agentes pertencentes a sua localidade (ALLEN; COHEN, 1969).

Como uma extensão ao termo, a denominação “gatekeepers tecnológicos” surge para conceituar grupos de agentes atrelados a atividades de P&D. Tal conceito possui uma abrangência maior saindo do âmbito individual para o organizacional. A extensão ao termo original surge designando os agentes como conjuntos de firmas em clusters capazes de buscar e selecionar conhecimentos como novos produtos, ideias ou técnicas provenientes de clusters externos. Nesse caso, considera-se que tais agentes possuem várias ligações com clusters externos e são capacitados a disseminar os conhecimentos adquiridos para o cluster local cujas firmas possuem poucas ligações (ALLEN, 1969). Além disso, os gatekeepers também são identificados ao avaliar sua mobilidade de conhecimento, i.e., relações estabelecidas com outros agentes em projetos de P&D. Assim, os gatekeepers podem ser considerados grupos de pessoas-chaves que procuram outros agentes externos para obter informação, sendo centrais por se exporem em maior grau às fontes de informação tecnológica externa (PETRUZZELLI, 2008).

No âmbito regional, gatekeepers são considerados responsáveis pela captação, criação e difusão de conhecimentos, intermediando trocas de conhecimentos internos e externos à sua região de origem (GIULIANI; BELL, 2005; GIULIANI, 2011; GRAF, 2011; MORRISON et

al., 2013). Sendo assim, as unidades geográficas podem ser clusters industriais, cidades, regiões, países, etc. Além do mais, os gatekeepers são considerados agentes centrais na rede, que possibilitam a superação de barreira de conhecimento local por meio da renovação de conhecimento e, consequentemente, levam a uma maior produtividade tecnológica (BRESCHI; LENZI, 2015). Em suma, gatekeepers se caracterizam por sua habilidade de absorção de conhecimentos e recodificação de informações de origem e linguagem distintas, tornando-as passíveis de compreensão por agentes locais (BATHELT et al., 2004).

2.1. Medidas de Gatekeepers

Considerando os principais trabalhos existentes, é possível identificar variadas

aplicações, definições e tipos de medidas na literatura atreladas aos gatekeepers, sendo as principais delas resumidas no Quadro 1. É possível identificar que existem trabalhos que adotam mais de uma medida de gatekeeper, mas aparentemente há certa aleatoriedade na escolha da mesma. O que há é uma clara persistência e consenso na conceituação de que os gatekeepers se caracterizam por possuírem contatos tanto com agentes internos quanto externos ao seu ambiente de origem. Mas, ao considerar a variedade de medidas podemos indagar se apenas tal característica assegura que os agentes se comportam de fato como gatekeepers na rede.

A medida pioneira de gatekeeper que serve de base para as mensurações posteriores existentes na literatura é apresentada no trabalho de Gould e Fernandez (1989). Em seu trabalho, os autores relacionavam os gatekeepers com atividades de corretagem, sendo tais agentes também denominados como brokers. Os gatekeepers eram considerados intermediadores de fluxos/troca de recursos envolvendo pagamento monetário por suas atividades. Obviamente, os

5O termo pode ser traduzido como alargador de fronteiras e se refere a agentes inseridos em um sistema de inovação e que possuem o papel de ligar redes organizacionais internas com fontes externas de informação de maneira a ampliar a fonte de conhecimento interno.

ganhos de agentes que intermediam fluxos de recursos/conhecimentos não se limitam a apenas quantias monetárias, mas também a outras formas de poder.

Desde a medida pioneira então, já se atrelava aos gatekeepers a ideia de possuírem uma centralidade intermediadora (betweeness) de fluxos de conhecimentos externos (out) e internos (in). Assim, ao obterem contatos ao mesmo tempo com agentes internos e externos a seu ambiente, eram responsáveis por captar conhecimentos de origem externa e disseminá-los aos agentes internos a sua localização. Para os autores, o “gatekeeping” ocorre quando há concessão de acesso à informação/recurso de maneira seletiva aos membros de seu próprio grupo. No entanto, após o trabalho seminal de Gould e Fernandez (1989), surgiram diversas modificações da medida usada pelos autores para mensurar gatekeepers, sendo que um dos trabalhos mais citados na literatura envolve a medida de Giuliani e Bell (2005).

Quadro 1. Resumo das medidas de gatekeepers existentes na literatura Medida Descrição Autor (ano)

Gatekeeper: BOI

(betweeness out-in)

Sendo I o recebedor indireto de conhecimentos, B o gatekeeper e O a fonte doadora de conhecimento. B capta conhecimentos externos de O e dissemina para o agente local I.

Gould; Fernandez

(1989)

Gatekeeper: I/O < 1

(índice de centralidade)

Sendo I o conhecimento recebido e O conhecimento transferido, o gatekeeper é considerado uma “fonte” de conhecimento da rede.

Giuliani; Bell (2005)

Gatekeeper 1: IxO

Gatekeeper 2:

IxO (base na matriz binaria)

Sendo I o número de relações internas do agente e O número de relações externas; Gatekeeper 1 é dada pelo produto entre ligações internas e externas do agente; e Gatekeeper 2 é baseada na medida anterior, porém utilizando uma matriz binária.

Graf (2007)

Gatekeeper 1: IxO(t-1)

Gatekeeper 2:

BOI(t-1)

Sendo I o número de parceiros internos e O número de parceiros externos; Gatekeeper 1 segue a medida “gatekeeper 1” de Graf (2007); e Gatekeeper 2 é dada pela medida de Gould e Fernandez (1989), porém ambas medidas são defasadas.

Graf; Kruger (2009)

Gatekeeper:

SOI

(shortest path out-in)

Sendo I o agente pertencente ao mesmo local de origem do gatekeeper; O agente de origem externa a região do gatekeeper; O international gatekeeper é o menor caminho (shortest path) considerando a distância geodésica entre I e O.

Kim; Park (2010)

Gatekeeper : BOI

Sendo I o recebedor indireto de conhecimentos, B o gatekeeper e O a fonte doadora de conhecimento; Gatekeeper segue Gould e Fernandez (1989).

Everett; Borgatti (2012)

Gatekeeper: SOI

(shortest path out-in)

Sendo I o agente pertencente ao mesmo local de origem do gatekeeper; O agente de origem externa a região do gatekeeper; O gatekeeper é o menor caminho (shortest path) entre I e O.

Breschi; Lenzi (2015)

Gatekeeper 1: I/O < 1

Gatekeeper 2:

A medida gatekeeper 1 é baseada em Giuliani e Bell (2005) considerando gatekeepers agentes com centralidade betweeness padronizada e ligações diretas externas acima da média; E gatekeeper 2 é

LeGallo; Plunket (2015;

2016)

BOI baseado em Gould e Fernandez (1989) e Lissoni (2010) considerando um gatekeeper o agente com valor positivo da medida de intermediação e incluindo o conceito de shortest path.

Gatekeeper:

SOI A medida de gatekeeper tem como base o trabalho de Breschi e Lenzi (2015) considerando o agente o shortest path do fluxo de conhecimento entre agentes internos e externos a uma região.

Araújo et al. (2018)

Fonte: Elaboração Própria. Os autores investigam clusters tecnológicos compostos por firmas cujo fluxo de

conhecimento é direcionado considerando o conhecimento técnico originário de uma empresa é absorvido por outras empresas locais, i.e., a probabilidade de a firma ser uma fonte de conhecimento (out-degree), e a extensão da aquisição de conhecimentos de uma empresa por demais empresas locais, i.e., a probabilidade de a firma absorver conhecimentos intracluster

(in-degree). Desse modo, o gatekeeper tecnológico seria um agente com posição central na rede local como fonte de conhecimento interna e com fortes conexões com fontes externas de conhecimento.

Graf (2007) considera que a tendência do agente ser um gatekeeper tenha relação com o número de ligações internas e externas que o agente possui. Desse modo, o autor sugere duas medidas de gatekeepers. A primeira é dada pelo produto entre o número de ligações internas e externas do agente. Essa mensuração pressupõe valores mais elevados para agentes que possuam a mesma quantidade de relações internas e externas do que aqueles que possuem mais ligações de um tipo do que de outro. Portanto, a primeira medida capta a intensidade de ligações (muitos canais de troca de conhecimento com um único agente) e não a variedade das mesmas (muitos canais de troca de conhecimento dados pela relação com distintos agentes). Visando captar a variedade das ligações internas e externas, o autor utiliza uma segunda medida de gatekeeper, a qual se aproxima da medida de Gould e Fernandez (1989) e é dada pelo número de parceiros distintos utilizando-se como base uma matriz de relação binária.

Graf e Kruger (2009) também utilizam duas medidas de gatekeepers, uma que segue a definição de Graf (2007) e outra que segue Gould e Fernandez (1989), e ainda investigam a associação de tais variáveis no desempenho inovativo, quando elevadas ao quadrado. Kim e Park (2010) conceituam o gatekeeper como international gatekeeper e consideram estes como a menor distância geodésica que interliga firmas extras e intrarregionais. Nesse caso, o gatekeeper tem função de “ponte” ao conectar firmas dos USA, Japão e Europa absorvendo informações e recursos extrarregionais e posteriormente disseminando-os para firmas intrarregionais. A medida de uma firma como gatekeeper internacional reflete o número de vezes que se encontra em uma distância geodésica (considerando a posição da firma) ligando-se simultaneamente a um sistema extrarregional e intrarregional.

Everett e Borgatti (2012) utilizam a medida de centralidade betweeness de Gould e Fernandez (1989), considerando a tríade em que A se conecta a B; B se conecta a C; mas A e C não se conectam diretamente. Desse modo, B é intermediador, considerado gatekeeper caso A seja agente externo, e C e B colocalizados. Breschi e Lenzi (2015) também se baseiam na medida de Gould e Fernandez (1989), contudo, os autores adaptam a medida original ao considerar que o gatekeeper, além de intermediador de conhecimento entre agentes internos e externos, também é o menor caminho (shortest path) para a troca de conhecimento entre eles. Desse modo, os autores buscam relacionar a relevância das ligações de agentes locais com agentes externos por meio da intermediação dos gatekeepers ao invés da conexão direta entre eles.

Plunket e LeGallo (2016) comparam duas medidas existentes na literatura a respeito da definição de gatekeepers. Entretanto, como as autoras utilizam uma rede que possui ligações não direcionadas, algumas modificações foram feitas nas medidas tomadas como base. Considerando a medida de Giuliani e Bell (2005), os graus in e out são substituídos pela centralidade betweeness padronizada computada pela localização do inventor. Desse modo, consideram gatekeepers os agentes que possuem centralidade betweeness e número de ligações externas diretas acima da média, se comparados com os demais agentes da região. Já a segunda medida com base em Gould e Fernandez (1989) considera o gatekeeper um agente atrelado à ideia de shortest path e com um valor de brokerage absoluta positiva, assim como Lissoni (2010). Ademais, as autoras destacam que os gatekeepers são agentes que intermediam conhecimentos únicos e não redundantes entre os demais agentes pertencentes a sua rede.

Araújo et al. (2018) investigam a influência dos gatekeepers na performance inovativa da rede brasileira de inovação, considerando como proxy de tal performance o número de patentes per capita das microrregiões brasileiras. Os autores tomam como base a medida de Breschi e Lenzi (2015), considerando os gatekeepers como o caminho mais curto de transferência de conhecimentos entre agentes dentro da rede de inovação, i.e., shortest path. 2.2 Evidências Empíricas

Analisando se e como os gatekeepers podem contribuir para o desempenho inventivo

de clusters, tem-se que estes melhoram a qualidade das patentes das quais participam. Contudo, caso estes e demais membros sejam colocalizados, a qualidade desta diminui se comparadas as patentes de inventores multilocalizados. Igualmente, equipes se beneficiam de gatekeepers socialmente próximos à região mesmo com a ausência destes em sua equipe (LEGALLO; PLUNKET, 2016). Contudo, ao considerar a importância relativa das ligações mediadas por gatekeepers nas redes de coinvenção, haveria uma variação desta de acordo com os conhecimentos específicos dos locais a que estes pertencem. Ligações mediadas por gatekeepers, em geral, seriam ditas mais importantes para regiões de conhecimentos especializados e localizados do que as de conhecimentos mais diversificados dado que os gatekeepers são agentes capazes de recodificar conhecimentos externos e transferi-los a sua região de origem. Por consequência, quanto mais dissimilar o perfil tecnológico de uma cidade para as outras cidades com as quais troca conhecimento, maior seria a importância dos gatekeepers para acessar informações externas e, em paralelo, menor a importância das ligações diretas. Gatekeepers não só executam uma função de ponte, mas também transcodificam e difundem o conhecimento externo a nível local (BRESCHI; LENZI, 2015).

Cabe destacar que o posicionamento do agente na rede e sua relação com os demais agentes têm influência na capacidade de absorção e variedade de experiência de cada inventor. A posição de degree é significativa e tem associação com maior quantidade de parceiros de pesquisa assim como variedade de relações na rede promovendo o sucesso inovador. Já a intensidade de ser um gatekeeper é investigada na forma quadrática e como resultado tem-se um efeito negativo para o termo linear e positivo para o termo quadrático. Logo, apenas agentes com share acima da média são capazes de se beneficiar da posição de gatekeepers. Desse modo, pode-se sugerir que se o agente é um gatekeeper com poucas ligações internas ou externas seria melhor não se comportar como um gatekeeper. De outro modo, um gatekeeper com grande número de ligações teria vantagens em manter tal posição (GRAF; KRUGER, 2009).

Considerando o papel dos gatekeepers tecnológicos para o crescimento de clusters industriais no Chile, evidencia-se que o comportamento de agentes como gatekeepers tecnológicos é mais persistente ao longo do tempo do que estrelas externas (agentes que apenas se ligam com agentes externos a sua região) e nós isolados (inventores autônomos), podendo estes últimos até mesmo deixar de existir na rede no longo prazo (GIULLIANI, 2011). Para o

caso alemão, considerando a posição de agentes na rede e um consequente alto desempenho tecnológico de redes regionais, também se evidenciam que agentes inovadores no passado tendem a ser inovativos no futuro (GRAF; KRUGER, 2009).

Ao se tratar das características dos gatekeepers nas redes de inovações, encontra-se uma associação positiva com as instituições públicas e, negativa com inovadores individuais. O efeito positivo de ser o componente principal da rede mostra que as relações diretas determinam o grupo de conhecimento acessível, mas que as indiretas desempenham também um papel importante. Os autores sugerem que haja um trade-off em ser gatekeeper. Por um lado, haveria acesso privilegiado a conhecimentos externos valiosos e, por outro, tal conhecimento escaparia no processo de difusão neutralizando o uso exclusivo do conhecimento (GRAF; KRUGER, 2009). Na Alemanha, há evidências de que a capacidade de absorção é mais importante para um agente ser classificado como gatekeeper do que o seu tamanho medido pelo número de produções tecnológicas. Ademais, organizações públicas também se comportam mais como gatekeepers do que as organizações privadas (GRAF, 2011). Ademais, destaca-se que os gatekeepers podem pertencer, ser ou ter origem em organizações de pesquisa ou setor público (GRAF, 2011). Por conformidade, evidências são encontradas de que a maior parte de inovações em áreas de alta tecnologia tem relação direta com universidades ou organizações de pesquisa (GITTELMAN, 2007). No Brasil, universidades participam ativamente da produção de inovações colaborativas sendo tais evidências encontradas em artigos acadêmicos e teses (MARQUES; FREITAS, 2010).

E ao investigar o papel dos gatekeepers e de suas ligações com agentes externos para a renovação de conhecimento sugere-se que relações externas diretas levam a maiores e novos conhecimentos locais se comparadas com ligações indiretas mediadas por gatekeepers. Isso pode ser explicado por relações mais próximas geograficamente passarem por menos intermediários e serem, portanto, menos distorcidas. No entanto, os gatekeepers, ainda assim, seriam relevantes para a absorção de conhecimentos externos por agentes locais (BRESCHI; LENZI, 2015). Para o caso brasileiro, ao aplicar a medida de Breschi e Lenzi (2015) encontram-se evidências de que os gatekeepers influenciam negativamente as inovações regionais, o que sugere que os fluxos diretos de informação entre os agentes seriam mais relevantes do que os indiretos, ocasionados pelos gatekeepers (ARAÚJO et al. 2018). No entanto, cabe destacar que pode haver alterações em termos de resultados ao considerar outras medidas, e que nem sempre os agentes locais têm acesso direto a fluxos externos, algumas vezes apenas captam tais conhecimentos dado a existência e atuação dos gatekeepers na rede. 3. Metodologia e base de dados

Considerando a existência das diversas medidas na literatura, o objetivo central desta pesquisa é comparar os resultados obtidos verificando se há diferenças significativas que podem levar, por exemplo, a resultados distintos ao se utilizar medidas distintas de gatekeepers. Desse modo, a metodologia principal incorporada a este estudo é de replicar medidas de gatekeepers preexistentes na literatura, destacadas no Quadro 1, para os dados de patentes brasileiras.

Serão utilizados dados do INPI considerando as produções tecnológicas brasileiras, compreendendo um painel de dados ao nível do inventor para os anos de 2000-2011. Informações como grau educacional e ambiente de trabalho que permitam caracterizar os inventores serão provenientes da base da RAIS, sendo ambas as bases unidas por meio do CPF dos inventores.

A abrangência geográfica considerada para quantificar as ligações locais e externas dos inventores é a de regiões de influência das cidades (REGIC) em seu nível mais desagregado, visando captar um ambiente de polarização econômica. Os dados foram coletados inicialmente ao nível municipal e em seguida agregados ao nível de REGIC, compreendendo 482 regiões de articulação urbano-regional. Ademais, como se pressupõe que os gatekeepers intermediam

conhecimentos locais e externos a sua região, são excluídos da amostra os inventores que não possuem informações sobre a região de origem e não possuem coinventores.

Os modelos econométricos considerados como mais apropriados compreendem os modelos binomial negativo e probit, ambos com a consideração da abordagem de efeitos aleatórios de Chamberlain.

3.1. Variáveis e base de dados

Em cada modelo investigado, a variável gatekeeper assume uma das quatro respectivas medidas distintas consideradas como mais usuais ou recentes na literatura:

a) gatekeeper 1: medida broker6 de Gould e Fernandez (1989); b) gatekeeper 2: índice de grau de centralidade de Giuliani e Bell (2005); c) gatekeeper 3: medida de intensidade de Graff (2007); d) gatekeeper 4: medida de laços únicos e não redundantes mencionadas no artigo de

LeGallo e Plunket7 (2016). O primeiro passo desse estudo foi identificar se os inventores presentes nos documentos

das patentes possuíam coinventores provenientes da mesma região de origem e/ou de região externa. Posto isso, inventores que possuem ligações com parceiros internos e/ou externos à sua região foram selecionados como possíveis gatekeepers e considerados para a construção da rede e das quatro medidas de gatekeepers destacadas acima.

O modelo investigado pode ser resumido por:

���������� = � + � + � (1) sendo ���������� a variável dependente que assume em cada modelo uma das medidas gatekeepers selecionadas, � é o termo constante, X representa o vetor de variáveis independentes que buscam obter a robustez na caracterização dos gatekeepers da rede de inovação do Brasil; e � é o termo de erro. As estatísticas descritivas de todas as variáveis se encontram resumidas na Tabela 1.

O vetor de variáveis explicativas considera os níveis educacionais, grau de conhecimento tecnológico e tipo de organização de trabalho que os inventores se inserem. A primeira variável, conhecimento em alta tecnologia, tem por finalidade investigar se gatekeepers possuem conhecimento de cunho mais elevado considerando o grau de patentes de alta tecnologia que o agente possui. É definida pela quantidade de patentes classificadas como de alta tecnologia pela classificação IPC de 4 dígitos8, dividida pelo total de patentes depositadas que pertençam ao gatekeeper no período de análise. Com a finalidade de medir a diversidade de conhecimento do gatekeeper, considera-se a variável grau de diversificação tecnológica (diversificação tecnológica). Esta é dada pela quantidade de patentes do agente classificadas em classes tecnológicas distintas em relação ao total de patentes depositadas por ele. Para tal construção, assim como a variável conhecimento em alta tecnologia, também se considera a classificação internacional IPC – 4 dígitos, porém compreendendo os 32 grupos tecnológicos existentes na classificação e não apenas os de alta tecnologia.

Como proxy da capacidade de absorção de conhecimento do agente considera-se o tamanho da equipe geradora da patente à qual pertençam os gatekeepers (GRAF, 2011). Sendo

6 Medida construída a partir da rotina brokerage de Butts (2007) e Butts et al. (2012) utilizando o software R. 7 Medida construída a partir da rotina find_gatekeepers criada e doada pela própria Plunket aos autores deste artigo. A rotina find_gatekeepers ainda não publicada foi criada no software R e utiliza como base os pacotes de Butts (2007) e Butts et al. (2012). 8 A classificação em tecnologia de ponta compreende as áreas: computacional e negócios automatizados, aviação, engenharia genética, lasers, semicondutores, tecnologia da telecomunicação e biotecnologia.

assim, a variável capacidade de absorção é dada pelo número distinto de parceiros pertencentes ao documento de depósito da patente. O nível educacional dos gatekeepers é medido por meio de variáveis dummies que qualificam se os agentes possuem ensino superior completo (ensino

superior) ou título de mestrado e/ou doutorado (pós-graduação). Quanto maior o nível educacional mais o agente apto à assimilação de conhecimentos novos e distintos. Por estas serem variáveis binárias, assumem valor 1 caso possua a titulação e 0, caso o contrário.

A identificação do ambiente de trabalho do gatekeeper é dada por dummies de instituição pública (instituição pública), instituição de ensino (instituição de ensino) e indústria (indústria). As variáveis assumem valor 1, quando os gatekeepers se inserem no tipo de organização considerada e 0, caso contrário.

Como variáveis de controle do ambiente ao qual se insere o gatekeeper, consideram-se uma variável que capta o tamanho da organização (grande organização) e outra se o agente pertence a uma região metropolitana. A variável grande organização controla o fato de que organizações de grande porte incorrem em maiores incentivos a colaborar com agentes externos como meio de superar suas barreiras tecnológicas de maneira mais rápida e menos onerosa. Essa assume valor 1 caso o inventor faça parte de uma organização com mais de 1000 (mil) funcionários e 0, caso contrário. Já a variável metrópole controla facilidade de interação gerada por regiões metropolitanas devido à economia de aglomeração. Tal situação é capaz de incentivar inovações devido à troca mútua de conhecimentos entre agentes dinâmicos (SCOTT et al. 2001). Essa variável assume o valor 1 caso o inventor pertença a uma região metropolitana e 0, caso contrário.

Por meio da Tabela 1 já é possível identificar que pelas estatísticas relacionadas às variáveis gatekeepers que há dissimilaridade em termos dos valores assumidos (máximo, médias e desvios). Isso reforça o interesse em investigar se estas estariam propensas a gerar resultados distintos mesmo se aplicadas com o mesmo propósito, neste caso, compreender as características individuais dos agentes gatekeepers.

Tabela 1. Estatísticas das variáveis dependentes e independentes das características dos gatekeepers na rede de inovação (2000-2011)

Variáveis Min Max Média Desvio padrão Gatekeeper 1 0 164 0,15 2,26 Gatekeeper 2 0 1 0,04 0,20 Gatekeeper 3 0 938 2,60 19,90 Gatekeeper 4 0 350 0,20 4,69

Alto conhecimento tecnológico 0 3 0,17 0,38 Diversificação tecnológica 0,05 4 0,84 0,35 Capacidade de absorção 1 20 5,40 5,98

Ensino superior 0 1 0,33 0,47 Pós-graduação 0 1 0,07 0,25

Instituição de ensino 0 1 0,08 0,27 Instituição pública 0 1 0,06 0,24

Indústria 0 1 0,10 0,30 Grande organização 0 1 0,13 0,34

Metrópole 0 1 0,73 0,44 Fonte: Elaboração Própria com base nos dados do INPI e da RAIS.

3.2. Modelos econométricos9

9 Descrição dos modelos econométricos das subseções se baseiam em Chamberlain (1980), Mundlak (1978) e Wooldridge (2002).

A fim de obter as estimações do modelo proposto, considerou-se necessária a utilização de dois métodos econométricos distintos a fim de respeitar as distribuições das variáveis dependentes. No caso da variável dependente gatekeeper 2, que assume a forma de variável binária, é necessário o uso do método probit. As demais variáveis dependentes assumem a forma de variáveis de contagem com médias distintas, sendo assim, o modelo binomial negativo se mostra mais adequado.

Em ambos os casos, dado o carácter de painel da base de dados, optou-se pela utilização da abordagem de efeitos aleatórios. Esse método econométrico exige a não correlação entre as variáveis independentes e o termo de erro a fim de que haja consistência nas estimações. No entanto, como não podemos garantir que isto não ocorra e pela falta de acesso a variáveis que possam exercer o papel de variável instrumental e corrigir esse problema, optou-se por utilizar, no caso do probit, a correção de Chamberlain, e no caso do binomial negativo, uma estimação de efeitos aleatórios com todas as covariáveis variáveis no tempo expressas como desvios da média do indivíduo. O método de Chamberlain consiste em incluir um vetor de médias das variáveis que variam no tempo em sua especificação, o que permite a existência de certa correlação entre o efeito aleatório e os regressores, mantendo-se a consistência dos resultados. Como o binomial negativo com efeitos fixos é condicional, ou seja, permite a variação específica do indivíduo no parâmetro de dispersão em vez de na média condicional, a escolha do método de efeitos aleatórios com a correção se mostra mais adequada.

3.2.1. Probit Modelos cuja variável dependente constitui em um modelo de resposta binária, assumem o seguinte formato:

��� = 1|�� = ���� ≡ ���� (2) sendo � a variável dependente binária, � o vetor de variáveis explicativas e o vetor de parâmetros. ���� = � é a função identidade no caso de modelo de probabilidade linear, i.e., as probabilidades de reposta não estão [0;1] para todos � e β.

O modelo probit é dado por:

���� = ���� ≡ � ∅������ ! (3)

onde ���� é a densidade padrão normal, de modo que:

���� = �2#� $%exp �− �%

* � (4)

Sendo G(.) uma função de distribuição cumulativa, pode ser representada genericamente

por meio de variáveis latentes por:

�∗ = � + � , � = 1[�∗ > 0] (5) em que � uma variável simétrica em torno de zero, continuamente distribuída e independente de �. Se G é uma função de distribuição cumulativa de �: 1 − ��−�� = ����, para os valores reais de z. Deste modo, temos que:

��� = 1|�� = ���∗ = 0|�� = ��� > −�|�� = 1 − ��−�� = ���� (6)

que corresponde à equação 2. Quando � tem uma distribuição padrão normal, obtêm-se o modelo probit com variáveis latentes. Em caso de dados em painel com a inclusão dos efeitos não observados 12, temos:

���23 = 1|�2 , 12� = ���23 = 1|�23, 12� = ���23 + 12� , t= 0,..,11 (7)

É possível identificar a exogeneidade estrita de �23 condicionada 12 na primeira igualdade, de modo que, na probabilidade de resposta do período t apenas �23 aparecerá. Já na outra igualdade, pressupõe-se que as variáveis independentes não são correlacionadas com o termo de erro.

Somadas a tais hipóteses, podemos incluir que os resultados independem condicionalmente a (�2, 12�. Dado que, ao incluir o termo não observado, �23 se torna dependente apenas aos valores observados de �2 através do período t.

No entanto, a fim de obter estimações mais consistentes deve-se incluir mais uma restrição ao modelo a partir da consideração de um modelo probit de efeitos aleatórios:

12|�2 ~ 56�7�8 (0, 9:

*) (8)

Tal restrição implica que 12 tem distribuição normal e que 12 e �2 são independentes. Dado que e 9:

* podem ser estimados, quando c = 0 o efeito parcial pode ser obtido. Ademais, a importância relativa de 12 é dada pela correlação entre múltiplos erros latentes (12 +

�23), dado que a variância do erro idiossincrático do modelo de variáveis latentes é igual a 1. No entanto, a seguinte especificação permite que os efeitos individuais se correlacionem com a média entre os indivíduos dos regressores:

12|�2 ~ 56�7�8 (; + �̅2= , 9>

*) (9) sendo �̅2 a média de �23, t = 0,...,11 e 9>

* a variância �2 em 12 = ; + �̅2= + �2. Logo, 9>* é a

variância condicional de 12 e independe de �2. Assim, podemos reescrever a equação que inclui a variável latente ampliando o modelo e denominando-a de probit com efeitos aleatórios de Chamberlain:

�23∗ = ; + �23 + �2 + �23 (10)

onde �23 é uma variável aleatória independente com distribuição Normal (0,1) condicional a (�2,�2) e �2|�2 ~ 56�7�8 (0, 9>

*). Essa estimação permite a correlação entre os efeitos individuais e a média individual dos regressores.

3.2.2. Binomial negativo Em geral, para análises de dados cuja variável dependente possui formato de variável

de contagem, i.e., assume apenas valores inteiros e não negativos, utilizam-se os modelos de distribuição poisson ou binomial negativo. O modelo poisson tem como pressuposto que a média seja igual à variância, enquanto o modelo binomial negativo permite a quebra de tal pressuposto ao incluir um parâmetro que indica heterogeneidade não observada.

Há casos, como na presente pesquisa, em que as observações assumem valores de média e variância distintos. Há superdispersão dos dados ocorre quando a variância é superior à média, o que pode ocorrer devido a variáveis não observadas, elevados números de zeros na amostra, alta correlação ou média com variabilidade. Nesse caso, é adequado que se utilize o modelo binomial negativo.

A função densidade da distribuição do modelo binomial pode ser dada por:

?(�|@, A� = B�CDE�B�CD �B�E� F E

EDGHIJ$

F GEDGH

C, A > 0, � = 0,1,2, … (11)

de modo que L(.) representa a distribuição Gama e A = M , M é o parâmetro de superdispersão. Considerando dados em painel, a função de probabilidade do modelo binomial negativo pode ser dada como:

?��23|�23� = B�CNODPNO�B�CNOD �B�PNO� F PNO

QNODPNOH

PNO F GQNODPNO

HCNO , �23 = 0,1,2, … (12)

onde L(.) é a função Gama(.), �23 = exp��23�, R23 = F IH S23 e M �> 0� é o parâmetro de

superdispersão; e a relação funcional entre variâncias e médias condicionais é dada por:

T��23|�23� = S23 = exp ��23� (13) U��23|�23� = S23 + MS23

* (14)

Se o efeito aleatório é não correlacionado com as variáveis exógenas os coeficientes estimados pelo modelo binomial negativo são consistentes. Nesse caso, pode haver variáveis que estão correlacionadas com o termo de erro. Logo, a fim de obter estimações mais consistentes, deve-se incluir a restrição ao modelo da existência de efeitos aleatórios formando um método hibrido onde as explicativas que variam no tempo são expressas como desvios da média do indivíduo (ALLISON, 2005).

Desse modo, o valor esperado condicional e variância passam a ser:

T��23|�23, �2� = �2S23 (15) U��23|�23, �2� = �2S23�1 + �2� (16)

em que SV3W = exp��23� com �23 incluindo variáveis exógenas no tempo t, e �1 + �2� sendo a variável aleatória beta-distribuída. 4. Resultados

Essa seção apresenta os resultados obtidos via estimação das diversas medidas de

agentes individuais caracterizados como gatekeepers na literatura. A Tabela 2 apresenta os resultados do modelo (1) que objetiva investigar as características dos gatekeepers no caso brasileiro, além da existência de contatos com demais inventores internos e externos a região do gatekeeper. Cada coluna da Tabela 2 apresenta os resultados obtidos para cada uma das quatro medidas de gatekeepers consideradas nesta pesquisa.

Para a construção da Figura 1 optou-se por considerar todas as ligações na rede de invenção do Brasil envolvendo os possíveis gatekeepers, i.e., agentes que possuem tanto ligações internas e externas à sua região durante o período de 2000-2011. Assim, a Figura 1 ilustra o comportamento dos agentes classificados como gatekeepers (azul) no Brasil, envolvendo cada uma das quatro medidas destacadas. A Figura 2 ilustra a evolução do total de gatekeepers em cada ano de análise utilizando-se cada uma das quatro medidas destacadas.

Figura 1 – Rede inovação do Brasil compreendendo as medidas de gatekeepers para o período de 2000-2011.

Na Tabela 2 é possível identificar como resultado da primeira medida de gatekeeper (gatekeepers 1) cujo inventor é assim denominado por intermediar ligações entre outros inventores de sua região e inventores externos, que temos algumas características significativas. Dentre estas, podemos destacar que os gatekeepers no Brasil supostamente são inventores com associação positiva com conhecimento em alta tecnologia, porém tal conhecimento é não diversificado. Além disso, a medida com base em Gould e Fernadez (1989) evidencia que a capacidade de absorção é uma característica presente nos gatekepeers brasileiros. Ademais, há evidências que os inventores que intermediam conhecimentos de origem interna e externa às demais inventores locais estão inseridos em grandes organizações e instituições de ensino e estão fora do setor industrial brasileiro. Além disso, também são inventores que possuem maior grau de conhecimento com titulações em ensino superior e até mesmo pós-graduação (mestrado/doutorado).

Tabela 2. Características dos gatekeepers na rede de invenção brasileira (2000-2011) Variáveis Gatekeeper 1 Gatekeeper 2 Gatekeeper 3 Gatekeeper 4

Conhecimento em alta tecnologia 0,27*** 0,01 0,25*** 0,05 Diversificação tecnológica -3,93*** -2,42*** -4,82*** -3,24*** Capacidade de absorção 0,03*** 0,06*** 0,07*** 0,02***

Instituição de Ensino 0,34*** 0,28*** 0,09** 0,70*** Instituição Pública 0,18 0,20** 0,30*** 0,57***

Indústria -0,26* -0,14* -0,35*** 0,11 Pós-graduação 0,47*** 0,35*** 0,18*** 0,62*** Ensino Superior 0,39*** 0,11** 0,11*** 0,43***

Grande organização 0,72*** -0,03 0,29*** 0,81*** Metrópole -0,07 -0,23*** -0,17*** 0,09 _constante -5,55*** -1,05*** -3,29*** -5,23***

Nota: *, **, *** denotam respectivamente os níveis de significância de 10%, 5% e 1%. Regressões 1, 3 e 4 usam modelo binomial negativo e regressão 2, probit. Ambos usam modelo de efeitos aleatórios de Chamberlain. Fonte: Elaboração Própria com base nos dados do INPI e da RAIS.

Por meio da segunda medida (gatekeeper 2), baseada no índice de grau de centralidade

de Giuliani e Bell (2005), obtêm-se resultados parecidos com a medida de gatekeeper 1. A diferença entre os resultados é que para o índice de gatekeeper não houve significância das variáveis conhecimento em alta tecnologia e inserção em grandes organizações. Somados a tais diferenças de resultados, há evidências que os gatekeepers brasileiros também são caracterizados por estarem presentes em instituições públicas do país e não estarem inseridos em regiões ditas metropolitanas. Giuliani e Bell (2005) encontram que gatekeepers tecnológicos, para os autores considerados como grupo de firmas que possuem grau de centralidade < 1, caracterizam-se como importantes fontes de conhecimento dentro da rede para demais agentes. Nesse caso, objetivando investigar a questão se diferentes medidas apontam para distintas conclusões, têm-se que a medida gatekeeper 2 classifica como gatekeepers inventores que possuem tanto ligações internas quanto externas a sua região, mas que as ligações externas sejam superiores às ligações internas. Isto é, seriam inventores considerados como fontes de conhecimento externo, estariam mais voltados a captar conhecimentos externos do que focados em disseminá-los entre os agentes locais. Se compararmos os resultados da medida gatekeeper 2 com a gatekeeper 1, a diferença encontrada é que agentes “fontes de conhecimento” estariam inseridos nas instituições públicas brasileiras.

Ao investigar a medida gatekeeper 3 encontra-se significância para todas as variáveis. As evidências obtidas pelos resultados da medida de gatekeepers, baseada nas intensidades de ligações internas e externas dos inventores com base em Graf (2007) são análogas aos resultados obtidos em gatekeeper 1, conjuntamente aos resultados da medida de gatekeeper 2 de que os inventores estão inseridos em instituições públicas e fora das regiões metropolitanas. Graf (2007) também encontra associação entre os gatekeepers e a presença em instituições públicas, além da associação dos mesmos com à capacidade de absorção de conhecimento. Segundo o autor, a capacidade de absorção dos gatekeepers seria uma variável mais relevante do que sua produção inovativa. Cabe destacar que como esta é uma medida construída apenas utilizando-se das informações sobre ligações internas e externas dos inventores, todos os agentes considerados como possíveis gatekeepers são também classificados gatekeepers pela medida. Ademais, como esta é uma medida de intensidade dos gatekeepers, pode-se inferir que quanto maior a diversificação tecnológica menor é a intensidade de suas ligações e a inserção em instituições públicas é a variável que mais afeta positivamente este nível de intensidade de suas ligações.

E, a quarta medida (gatekeeper 4) baseada na ideia de que gatekeepers são agentes que além de intermediar conhecimentos de origem interna e externa a suas regiões, possuem laços únicos e não redundantes com agentes externos apresenta resultados em termos de sinais

análogos aos já apresentados pelas medidas anteriores. Tais resultados apontam ausência de diversificação tecnológica dos gatekeepers brasileiros, presença de capacidade de absorção, inserção em instituições de ensino, instituições públicas e grandes organizações e titulação em ensino superior e pós-graduação (mestrado/doutorado).

É possível também identificar por meio da Tabela 2 que há certa robustez quanto à relação de algumas características individuais dos agentes brasileiros e estes serem classificados como gatekeepers em todas as medidas. Tal robustez é encontrada nas variáveis: capacidade de absorção, presença em instituições de ensino, ausência de diversificação em conhecimentos tecnológicos, titulação em pós-graduação e ensino superior.

A relação entre gatekeepers e conhecimentos em alta tecnologia pode ser inferida pela Tabela 1, mas sem a robustez das variáveis comentadas anteriormente. Le Gallo e Plunket (2016) encontram que, por mais que os gatekeepers garantam a ocorrência de absorção de conhecimento externo e sua difusão em seu ambiente local, eles não são capazes de gerar patentes de maior qualidade tecnológica. No Brasil, tal resultado pode estar associado à própria dificuldade de criar patentes de alta tecnologia no país. Em termos gerais, esses setores altamente tecnológicos são dominados por multinacionais e os dados considerados nesta pesquisa compreendem apenas inventores brasileiros, correspondendo a 1/3 das patentes depositadas no INPI. Cerca de dois terços das patentes registradas no INPI são de estrangeiros.

A Figura 1 possibilita inferir que ao considerar medidas distintas de gatekeepers, os inventores classificados como tal alteram-se significativamente ao se considerar uma medida ou outra. Já a Figura 2 afirma em números o que é observado na Figura 1, sendo possível verificar o quanto as medidas super ou subestimam o número de agentes classificados como gatekeepers durante os anos observados.

Pode-se verificar que as classificações utilizando as medidas gatekeeper 1 - com base em Gould e Fernandez (1989) - e gatekeeper 2 - com base em Giuliani e Bell (2005) - além de mais usuais na literatura, também são bem parecidas quanto ao percentual de gatekeepers na rede. Ambas as medidas podem ser consideradas como de classificação moderada, tanto ao observar a Figura 1 quanto comparando numericamente a quantidade de inventores classificados como gatekeepers durante o período de análise. No entanto, é possível identificar que os agentes selecionados não são os mesmos ao se utilizar as duas medidas. Pela própria construção da medida e agora confirmado pela análise da rede gerada podemos concluir que as medidas levam a resultados diferentes. Gatekeeper 1 seria uma medida mais pura a definição de gatekeeper como um agente intermediador de conhecimentos internos e externos de uma região, enquanto gatekeeper 2 teria uma relação com agentes considerados fontes de conhecimentos. O gatekeeper 2 engloba inventores com mais interações externas do que internas a sua região, sendo estes captadores de conhecimentos, mas não disseminadores dos mesmos. Essa pode ser uma evidência que o tipo de gatekeeper classificado pela medida 2 devem ser procurados por inventores locais se estes quiserem acessar conhecimentos de origem externa.

A ilustração das ligações (Figura 1) envolvendo a medida gatekeeper 3 - com base em Graf (2007) permite identificar que os inventores considerados como possíveis gatekeepers são também classificados como gatekeepers nesta medida. Isso ocorre dado que a mesma é um múltiplo das ligações internas e externas, envolvendo os inventores. Sendo assim, esta é a medida menos restritiva durante a classificação de um inventor como gatekeeper. Tal constatação pode ser também evidenciada por meio da Figura 2. Em termos numéricos, a medida gatekeeper 3 classifica em média 500-600% mais inventores como gatekeepers se comparada às medidas gatekeeper 1 e gatekeeper 2.

E, por último, nota-se que a medida gatekeeper 4 cujo os inventores classificados como gatekeepers são aqueles que envolvem laços únicos e não redundantes é a medida mais rigorosa entre as quatro analisadas. A Figura 1 ilustra as raras ligações que envolvem os gatekeepers

classificados por esta medida enquanto a Figura 2 permite constatar que a medida classifica aproximadamente 50% a menos de inventores como gatekeepers na rede de inovação brasileira se comparada com as medidas gatekeeper 1 e gatekeeper 2.

As medidas de gatekeepers existentes na literatura podem levar a conclusões distintas e classificações totalmente diferentes dos gatekeepers em uma rede. Portanto, há a possibilidade de os resultados serem superestimados, como no caso de apenas se utilizar a medida gatekeeper

3 e subestimada se apenas se considera a medida gatekeeper 4.

Figura 2 – Gráfico do total de gatekeepers por ano para o período de 2000-2011.

Fonte: Elaboração por meio dos dados do INPI.

5. Conclusões

Esse trabalho permitiu explorar distintas formas de mensurar gatekeepers encontradas na literatura. Medidas distintas, aplicadas a objetivos distintos de pesquisa, como encontrados na literatura, levam a resultados que impossibilitam a comparação entre os resultados obtidos. Sob tal ponto de vista, ao investigar e comparar diferentes medidas foi possível identificar características que se mantiveram robustas, além da interação com inventores externos e internos a sua região, associadas aos gatekeepers no Brasil.

Além disso, medidas distintas levaram a classificar inventores bem distintos uns dos outros, o que pode ser uma evidência de sub ou superestimação de quem são os gatekeepers na rede. Esse é um resultado que pode ser relevante ao investigar, por exemplo, o impacto de gatekeepers no desempenho de organizações ou regiões. O que pode ser de interesse para a criação de políticas públicas ou privadas ao selecionar quem são os agentes que podem ser considerados como relevantes para o sistema inovativo. Nesse caso, como existem medidas que

super e subestimam a identificação dos gatekeepers na rede uma sugestão é que estas sejam sempre utilizadas em conjunto.

Como futura investigação destaca-se a importância de investigar se os gatekeepers são relevantes para o desempenho de regiões brasileiras, setores tecnológicos específicos ou organizações. Além disso, outra pesquisa que pode ser desenvolvida é a investigação sobre os fluxos de conhecimentos diretos e indiretos transferidos pelos gatekeepers.

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